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时变参数模型在边坡变形分析中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为揭示边坡变形规律,保证边坡安全,采用数学模型对变形监测资料加以分析。边坡变形的时效性明显,为提高灰色模型对边坡不同变形规律的适应性,提高模型的拟合精度和预测能力,对常规的灰色模型进行改进,将常规灰色模型中的常量参数改变为随时间变化的动态参数,由此建立时变参数灰色模型。实例分析结果表明,时变参数模型具有更好的拟合和预测效果,且适应不同变形规律的能力更强。 相似文献
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灰色预测理论若干问题的研究 总被引：10，自引：0，他引：10
耿继进 《武汉测绘科技大学学报》1994,19(1):57-62
本文剖析了灰色系统理论的核心内容－灰色预测模型，证明了该模型理论上的非完备性，并就灰色预测的应用提出了一些见解，指出了当前学术界对灰色预测理论在认识上的误区。 相似文献
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建筑物变形监测数据呈现出典型的时变、非平稳和小样本特征,导致传统单一模型难以获得满意的预测精度。针对该问题,本文提出将卡尔曼滤波与灰色模型结合构建一种组合预测模型。首先利用卡尔曼滤波对原始监测数据进行平滑滤波,对数据中所含随机干扰误差进行动态抑制;之后利用灰色模型拟合数据中隐含的变形趋势信息,从而在小样本情况下获得较长时间的预测能力。基于实际建筑物变形数据开展试验,结果表明：与传统小波分析、灰色模型相比,该方法的预测精度明显提升,并且在小样本情况下具有更高的稳健性。 相似文献
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耿继进 《武汉大学学报(信息科学版)》1994,(1)
本文剖析了灰色系统理论的核心内容─—灰色预测模型，证明了该模型理论上的非完备性，并就灰色预测的应用提出了一些见解，指出了当前学术界对灰色预测理论在认识上的误区。 相似文献
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针对导航卫星短期钟差预报精度不高的问题,文章提出了一种基于果蝇优化算法(FOA)优化灰色神经网络的卫星钟差预报方法.利用FOA较强的全局寻优能力对灰色参数进行迭代动态微调,改善随机初始化所导致网络进化易陷入局部最优的问题,以提高灰色神经网络的预报精度;选取IGS产品中典型的卫星钟差数据,分别采用FOA优化灰色神经网络模型、神经网络模型、灰色系统模型和灰色神经网络模型进行短期钟差预报.仿真结果表明:FOA优化灰色神经网络模型的预报精度优于其他三种模型,性能满足卫星短期高精度钟差预报的要求. 相似文献
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根据东湖多年监测数据分析，建立了多元相关预测模型、基于灰色理论灰色系统的预测模型和质量平衡模型。为了提高灰色预测精度，利用残差对模型进行了相应的修正，并利用３种模型对影响东湖水质主要因子——经济、人口、ＢＯＤ、ＣＯＤ、ＴＮ、ＴＰ进行了２０００年的预测，提出了东湖污染防治对策 相似文献
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本文将灰色系统理论的GM（1，1）模型应用于建筑物沉降观测，并结合南宁市民生广场沉降观测实例，进行沉降预测结果的分析和检验，充分证实了在建筑物沉降变形分析中应用灰色预测法的可行性。 相似文献
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简述了灰色系统理论及该理论在高层建筑沉降变形监测分析中的应用思路,详细叙述了灰色模型的建模过程[1].实例中,通过某高层建筑物4个监测点的6期观测数据,完成了模型参数的推导,建立了空间多点灰色预测模型.利用所建立的灰色模型对建筑物形变进行预测模拟,经模拟沉降值和实测数据的对比得出,该模型严密、可靠性好、精度高,该方法可用于建筑物变形的预测模拟. 相似文献
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灰色系统模型在卫星钟差预报中的应用 总被引：22，自引：2，他引：22
分析了二次多项式模型在卫星钟差长期预报中的缺陷，依据灰色系统理论和卫星钟差的变化规律，以较少的观测样本建立了预报卫星钟差的灰色预测模型，并将其与二次多项式预测模型进行分析比较。计算结果表明，两者的短期预报精度基本相当，而灰色系统模型的长期预报精度要明显地优于二次多项式模型，更适合于实际应用。 相似文献
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动态平差的灰色预测方法 总被引：2，自引：1，他引：2
根据运动是趋势性运动与随机性运动合成的观点，用灰色系统理论，建立了观测网的数据随时间变化的ＧＭ（１，１）模型，并建立残差改正模型，用二者形成的组合模型，可对监测网进行平差和预测。实例表明，平差与预测模型完全达到了精度要求。 相似文献
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《测绘科学》2020,(3)
针对传统的GM(1,1)模型在建筑(构筑)物形变和沉降预测中的灰色作用量恒定和背景值构造有偏差的缺陷,该文通过引入线性时间项的灰色作用量和广义加权构造最优背景值相结合的方法构建了优化背景值的时变参数GM(1,1)模型。以实际铁路沉降监测点的累计沉降监测数据为例,分别采用传统的GM(1,1)模型、时变参数GM(1,1)模型和优化背景值的时变参数GM(1,1)模型对观测数据进行了拟合和预测。结果表明,优化背景值的时变参数GM(1,1)模型的拟合和预测精度相比传统GM(1,1)模型和时变参数GM(1,1)模型有很大提高,适合于铁路沉降数据的监控和分析。研究结果可为铁路的沉降预测提供一定的参考价值。 相似文献
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刘小均 《测绘与空间地理信息》2023,(2):183-185
灰色模型是沉降预测的常用方法,具有预测时间长、所需数据少的优点,针对不同的数据特点可以与其他模型进行结合以提高模型预测精度。灰色幂模型NGBM(1,1)即非线性灰色伯努利模型,在经济分析、天气预测等方面已经有较多应用,但在沉降领域应用较少。针对此问题,本文在灰色模型的基础上分析灰色幂模型的计算方法,并结合实例数据进行分析,结果表明,幂函数模型的平均相对误差仅为5.99%,后验差与小概率分布均为一级,具有较高的精度。 相似文献
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在GM(1,1)模型的基础上,主要研究了改进残差修正模型、灰色BP神经网络模型、灰色线性回归模型在变形数据的预计精度,并且结合实例分析了不同灰色组合模型在滑坡变形预计的精度以及优缺点。 相似文献
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